機能
モデルを業務システムに接続する
モデル選定、ナレッジベース、ツール呼び出し、デプロイ、監査をまとめて提供し、単なるチャットボックスだけを残すのではありません。
大規模モデルの選定と接続
シーンに応じてモデルを選び、接続・上限・切り替えを一元化します。
RAG ナレッジベース
チャンク分割、検索、引用、評価により、回答を検証可能にします。
ツール呼び出しとシステム統合（CRM/ERP/OA）
クエリ、作成、更新を権限付与可能なツールとしてカプセル化します。
プライベートデプロイ
イントラネットと専用クラウドに対応し、モデルとデータは企業環境内に留まります。
権限と監査
既存のアイデンティティ体系を踏襲し、ツール呼び出しとその結果を毎回記録します。
デリバリープロセス
要件整理から運用イテレーションまで、各ステップに確認可能な成果物があります。
01
要件整理シナリオ、データソース、権限境界、成功基準を確認します。
02
プロトタイプ検証（PoC）実際のサンプルを使用して、検索、ツール呼び出し、回答品質を検証します。
03
開発統合CRM、ERP、OA と連携し、権限、監査、例外処理を整えます。
04
リリースデプロイ、結合テスト、トレーニング、切り替えを完了します。
05
運用イテレーション呼び出しログと業務フィードバックに基づき、ナレッジとツールを継続的に最適化します。
Agent と RPA の違い
どちらも繰り返し作業を削減できます。Agent は目標に基づいて判断し、RPA は固定スクリプトで実行します。
よくある質問
チャットボットは主に質問に答えます。AI Agentは目標に基づいてステップを分解し、CRMやERPなどの業務システムを呼び出してアクションを実行し、監査可能な記録を残します。
AI Agentを業務プロセスに導入する準備はできていますか？
シナリオと既存システムをお知らせください。コンサルタントが連携を手配します。